多元异构环境下的大数据安全技术防护，金融机构正在补上关键一环

在金融机构加速推进数据集中、云化和平台化建设的过程中，大数据平台正逐步成为核心生产系统。一方面，数据规模持续扩大，数据类型高度复杂；另一方面，云计算、移动互联网、外包运维、API 调用等新模式不断叠加，使传统以“数据库边界”为核心的安全防护体系逐渐失效。

近期监管层在相关要求中明确提出：

是否建立针对大数据、云计算、移动互联网等多元异构环境下的数据安全保护体系；是否对大数据平台采取高可用、安全加固、数据备份等重点保护措施；是否建立大数据服务访问授权机制，动态监测与审计访问行为。

这意味着，金融机构的数据安全建设，正在从“单点产品合规”走向“平台级、体系化防护能力建设”。

从“系统安全”走向“数据安全”的现实挑战

在实际落地过程中，金融机构普遍面临几类现实问题：

· 环境异构：传统数据库、大数据平台、云数据仓库、API 服务并存，安全策略难以统一；

· 数据不可见：对大数据平台中的敏感数据分布不清，难以实施分级分类保护；

· 访问链路复杂：数据既被人访问，也被程序、接口、任务调用，传统账号审计难以覆盖；

· 平台一旦成为核心生产系统，安全措施既要“严”，又不能影响可用性和业务连续性。

监管关注的，已经不只是“有没有安全产品”，而是是否真正形成了覆盖多元环境、以数据为中心的安全保护体系。

构建面向大数据场景的数据安全保护体系

围绕监管关注的重点，原点安全的一体化数据安全平台，从“平台级防护”和“数据级治理”两个层面，帮助金融机构构建可落地的大数据安全防护体系。

1. 面向多元异构环境的统一数据安全能力

针对大数据、云平台、传统数据库并存的现状，平台以“数据访问安全层”为核心，将安全能力从底层基础设施中抽离，实现跨环境统一管理：

· 统一识别各类数据资产与数据服务；

· 对结构化、半结构化数据进行敏感数据识别与分类分级；

· 将安全策略与具体技术形态解耦，避免因平台差异导致治理碎片化。

这为后续访问控制、审计与风险监测奠定统一基础。

2. 面向大数据平台的重点保护能力

针对监管提出的“大数据平台重点保护措施”要求，平台在不影响业务稳定性的前提下，提供多层防护能力：

· 高可用架构设计：安全能力与业务系统解耦部署，避免成为单点瓶颈；

· 安全加固能力：对访问链路、接口调用、数据服务进行安全策略控制，而非侵入式改造；

· 数据备份与可审计性保障：通过完整的访问日志与操作审计，支撑事后追溯与责任认定。

安全不再以“阻断业务”为代价，而是成为生产系统的内生能力。

3. 建立大数据服务访问授权与动态监测机制

在大数据与云计算场景下，数据的“使用”往往比“存储”更具风险。平台围绕访问行为本身，构建持续监测与审计能力：

· 细粒度访问授权：结合用户、角色、数据敏感级别和访问场景，实现最小权限控制；

· 动态监测访问行为：实时感知异常查询、高频导出、越权访问等风险行为；

· 全链路审计能力：覆盖人、程序、API 等多种访问主体，满足监管检查与内部审计要求。

这正是监管所强调的“动态监测与审计访问行为”的技术落点。

从“合规应对”到“长期能力建设”

对金融机构而言，大数据安全不再是一次性合规建设项目，而是一项长期、持续演进的基础能力。

通过将数据分类分级、访问控制、动态监测、审计分析等能力整合到统一的数据安全平台中，金融机构可以逐步实现：

· 对多元异构环境下数据资产的持续可见；

· 对关键数据平台的稳定、可控运行；

· 对数据使用过程的全程可管、可审、可追溯。

这不仅回应了监管对大数据安全技术防护的最新要求，也为金融机构在数据要素化、智能化发展过程中，构建了更加稳固的安全底座。